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“Internal” Resistivity and Quantum Efficiency in Organic/Hybrid Solar Cells

2012· article· en· W1999933758 sur OpenAlexaff
H.L. Kwok

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical resistivity and conductivityMaterials scienceQuantum efficiencyContext (archaeology)Organic solar cellQuantumWork (physics)OptoelectronicsEngineering physicsCondensed matter physicsComposite materialPhysicsMechanical engineeringElectrical engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum efficiency of organic/hybrid solar cells has improved appreciably in recent years and it is useful to re-examine those parameters that reflect the device properties. This is important when there is need to distinguish between improvements associated with materials properties such as domain size and phase separations and improvements linked to external effect such as the inclusion of field enhancement layers. In this work, we reported the evaluation of the “internal” resistivity found in high performance organic/hybrid solar cells based on data reported in the literature. Our observations suggest that in general better device performance is found in devices with higher “internal” resistivity. This includes the case when a hole blocking layer is added. Exceptions to such a rule can be found in solar cells with nanowires in the n-layer and ferroelectric end layers whereby the quantum efficiencies increase beyond the values expected. A simple mathematical model has been put forward to explain the dependence of quantum efficiency on the “internal” resistivity. Overall, lowering of the “internal” resistivity correlates well with degradation in the device performance and can be put in the context of a reduction in the effective diffusion length of the photo-excited carriers. High field and polarization effects by themselves do not affect the “Internal” resistivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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